贝叶斯学派与频率学派,统计学领域的两大学派:究竟谁正确?
到目前为止,我们看到至少有三种针对概率的观点:传统频率派,以本书作者杰恩斯为代表的客观贝叶斯派,以及以德菲内蒂为代表的主观贝叶斯派.这里将概率的古典定义和统计定义都归到频率派里,因为两者都是用两个数的比值(频率)来定义概率的.贝叶斯派其实还包含经验贝叶斯派等,这里姑且不论.有一个基本的问题:如果将概率论视...
数据分析中,哪些统计学是必须掌握的?认证CDA对从业有帮助吗?
集中趋势度量:均值(平均数)、中位数、众数。离散程度度量:极差、方差、标准差、四分位数间距。分布形状度量:偏度(描述数据分布的不对称性)、峰度(描述数据分布的尖锐度或平坦度)。概率论基本概率:事件的概率、条件概率、独立事件。概率分布:离散型分布(如二项分布、泊松分布)和连续型分布(如正态分布、均匀...
概率思维的魔法:你感染的概率是多少呢?
这是三种组合中的一种,所以概率是1/3。
概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例
使用PyMC3进行简单的贝叶斯推断:importpymc3aspmwithpm.Model()asmodel:mu=pm.Normal('mu',mu=0,sd=1)obs=pm.Normal('obs',mu=mu,sd=1,observed=np.random.randn(100))trace=pm.sample(1000)pm.plot_posterior(trace)plt.show()这个例子展示了如何对正态分布的均...
决策者的决定都是概率练习题
贝叶斯定理非常简单:当我们根据新信息更新我们的初始结论时,我们获得了新的改进后的结论。在麦格雷恩写的关于贝叶斯的书中,她说:“我们根据客观信息改变意见:初始结论+最新的客观数据=新的改进的结论。”后来的数学家为这个方法的每一步确定了术语。先验概率指初始结论的概率,似然概率指基于最新客观数据得到新的假设概率...
英国软件大佬离奇遇难:兴于“贝叶斯”、猝于“贝叶斯”
贝叶斯定理(Bayes’stheorem)原本是概率论中的一个定理,贝叶斯把这个定理用了一个简明的数学公式来表达,这就是著名的“贝叶斯公式”(Bayes’sformula)(www.e993.com)2024年10月17日。林奇与“贝叶斯”有着不解之缘。贝叶斯的理论是林奇传奇成就的源泉。林奇曾表示,他对贝叶斯的理论有着迷般的热情。这种热情使得他在大学里狂热地钻研贝叶斯...
概率是人生的指南 | 普通人如何利用「贝叶斯思想」提高概率推理...
生活并非“非此即彼”,而是概率问题。“你相信命运吗?”“你相信婚姻吗?”……生活中这类信念问题总会要求我们给出非此即彼的答案。但是,生活是复杂的,对于很多重要的问题,即便有三个选项也是不够的。而概率推理总是很困难的,但是一个叫托马斯-贝叶斯(ThomasBayes)的人发明了贝叶斯主义,让概率推理有...
人机协同中的贝叶斯和马尔可夫
总的来说,贝叶斯方法和马尔可夫链在人机协同中都扮演重要角色,各有其特点和适用场景,可以根据具体情况选择合适的方法进行建模和分析。人机协同中的贝叶斯在人机协同中,贝叶斯方法可以用于推断和决策问题。贝叶斯方法基于贝叶斯定理,通过将先验知识与新的证据相结合,更新对事件或假设的概率分布,从而得出后验概率分布。这...
曹天元丨“理性对话”与“贝叶斯推断”
以上的推断看起来似乎不是百分之百严格,但其实从贝叶斯的角度来讲,却仍然是“合理”的(当然,需要一些正常的额外假设)。如果你写一下公式的话,它至少能说明“X的缺失”对于J来说,大概率是一个负面证据。综上所述,质疑者认为,对命题J来说,各种“负面证据”要远大于“正面证据”,因此可以合理地推断,...
1969年-2023年历届诺贝尔经济学奖得主介绍(5万字长文收藏版)_手机...
阿罗的经济研究成果主要体现在两个方面:其一,阿罗发展了福利经济学研究,并提出“不可能定理”。此前的经济学强调选择行为可以通过理性分析达成一致结论,不论是消费者偏好还是生产方式选择,且方案都具备传递性,即ABC三种方案中若A优于B,而B优于C,则A优于C。但阿罗发现了投票中选择传递性失效,即当选民支持率中A...